株の銘柄選び

この十数年の金融業界では、定量的な投資手法に足がかりが得られました。この論文は、コンピュータ化された株の銘柄選びモデルを作成するのにベイジアンネットワークがどのように使用できるかを示します。

安全性およびリスク評価 - SERENEメソッド

By: Hugin Expert, ESPRIT Project 22187

SERENE (SafEty and Risk Evaluation using bayesian NEts)メソッドは、複雑なシステムの機能的安全性、とくにドラフトIEC 61508または類似の標準の範囲内に属するプログム可能な電子システムに関与します。機能的安全性は、安全な状態を達成または保守するために必要なアクションを実行するシステムの能力に関係します（IEC 1995,適合）。複雑なシステムでは、機能的安全性のデモは、ランダムとシステマティックの両方の故障を考慮しなければなりません。システマティックな故障は、設計エラーからの結果を含みます。すべての複雑なシステムは、潜在的にシステマティックな故障に支配されていますが、この困難はほとんどすべてのソフトウェアに当てはまり、システマティックな故障が唯一の故障の形態です。

ベイジアンネットワークを用いたドア超えの学習

By: Elena Lazkano and Basilio Sierra

モバイル・ロボットは、有益なタスクを実行するために、それらの環境をナビゲートする必要があります。オフィスのようなほとんどの室内環境ではドアが出現し、しばしばドアはナビゲーション・プロセスで障害になります。 我々は、ビジュアルな情報が邪魔になるドアを予想するのに役立つであろうこと、そして、ビジュアルな情報は、妨害する挙動を開始しそうなドアから良い位置を選択するために、近接センサーと組み合わせられるであろうことを信じます。

トンネル建設の設計段階における意思決定ツールとしてのHUGIN

現在、トンネルの設計と建設でのヨーロッパの規制はバラバラで、国や地域、部門内ですらバリエーションがあります。これは、トンネル火災の重大さに関するより最近の関心事とともに、トンネル建設の計画段階での意思決定を支援する新しい手法の探索において結論づけられました。

トラブルシューティング - 顧客サポート・オペレーションのための自動化意思決定支援

プリンタ・ドライバやネットワーク接続、サーバー管理プリンタ、プリンタ自体、そしてこれらのコンポーネントのすべてのサブコンポーネントなど、複数のコンポーネントからなるプリンタ・システムのトラブル解決のタスクは複雑です。プリンタ産業は、トラブルシューティング・オペラーションに年間数100万ドルも費やしています。観察された症状から、この新種のトラブルシューティング・システムは、最適なトラブルシューティング・ステップのシーケンスを計算し、修理の予想コストを最小限に抑えます。

データマイニング - PRONEL メソッド

PRONELプロジェクトの目的は、 ドメイン専門家との "コラボレーション"の中で、データからベイジアンネットワーク・モデルを抽出できるデータマイニング・ツールのプロトタイプを開発することでした。これは達成されて、ソフトウェア・プロトタイプが開発されました。このプロトタイプは、ダウンロードできます。